第9章 不足千分之一！（2 / 4）

这是直接将运行的能耗给抛掉，然后光屏幕耗电了吧？

要是能耗真能降低到这个地步，那么，在人工智能的领域，又会碰撞出什么样的火花！？

正如安歌所言，现如今，世界上几乎所有的计算机，都是基于冯·诺依曼结构搭建出来的。

数据的存储和运算是分开的。

运算的时候需要搬运。

这个搬运的过程，很多人其实根本察觉不到。

因为平日里，大家使用的数据，就那么一点。

但是，ai的训练可不会那么简单！

在ai类应用进行机器学习的时候，需要对大量数据进行矩阵运算。

其核心是乘法和加法。

想一下，几千亿条数据进行乘法和加法，需要何等庞大的算力！？

现如今，人类掌握的ai芯片，做这种大规模的矩阵运算的乘加，算力就显得十分吃紧。

这也是为什么很多ai类应用更新时间被拉长到几年时间的原因。

然而，这只不过是在起步阶段。

接下来随着ai类应用的进步，数据量会越发恐怖。

若是不能实现硬件上的突破，想要加速这个时间，那就只有一个办法，规模上的提升。

用更多的ai芯片组成算力矩阵。

可这就出现了一个新的问题，那就是，电力。

动辄几亿美刀的电费，一般企业是真的烧不起，烧的起也没得烧。